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Enregistrement W3088031178 · doi:10.1186/s12909-020-02122-4

A “fit for purpose” framework for medical education accreditation system design

2020· review· en· W3088031178 sur OpenAlexaff
Sarah Taber, Nesibe Akdemir, Lisa Gorman, Marta van Zanten, Jason R. Frank

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationOperationalizationCertification and AccreditationMedical educationScope (computer science)Health careBest practiceComputer scienceProcess managementMedicineEngineering managementPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accreditation is a key feature of many medical education systems, helping to ensure that programs teach and assess learners according to applicable standards, provide optimal learning environments, and produce professionals who are competent to practise in challenging and evolving health care systems. Although most medical education accreditation systems apply similar standards domains and process elements, there can be substantial variation among accreditation systems at the level of design and implementation. A discussion group at the 2013 World Summit on Outcomes-Based Accreditation examined best practices in health professional education accreditation systems and identified that the literature examining the effectiveness of different approaches to accreditation is scant. Although some frameworks for accreditation design do exist, they are often specific to one phase of the medical education continuum. MAIN TEXT: This paper attempts to define a framework for the operational design of medical education accreditation that articulates design options as well as their contextual and practical implications. It assumes there is no single set of best practices in accreditation system development but, rather, an underlying set of design decisions. A "fit for purpose" approach aims to ensure that a system, policy, or program is designed and operationalized in a manner best suited to local needs and contexts. This approach is aligned with emerging models for education and international development that espouse decentralization. CONCLUSION: The framework highlights that, rather than a single best practice, variation among accreditation systems is appropriate provided that is it tailored to the needs of local contexts. Our framework is intended to provide guidance to administrators, policy-makers, and educators regarding different approaches to medical education accreditation and their applicability and appropriateness in local contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0060,029
Communication savante0,0170,012
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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